Helping Customers in Distress: An LLM-powered Agent that Converses, Probes, and Routes
تقدم هذه الورقة وكيل فرز مدعومًا بنماذج اللغات الكبيرة (LLM) يستخدم محادثات متعددة الأدوار وتوائم رقمية اصطناعية للتقييم لتحسين دقة وكفاءة توجيه عملاء البنوك الذين يواجهون حالات احتيال أو نزاعات إلى فرق متخصصة، محققًا زيادة بنسبة 30.6% في دقة التصنيف.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تخيل بنكاً ضخماً ومزدحماً كأنه غرفة طوارئ في مستشفى عملاق. في كل يوم، يدخل آلاف الأشخاص (أو يتصلون) بمشكلات مختلفة: بعضهم تعرض للاحتيال، وبعضهم يعتقد أنه تعرض للتدليس، وآخرون يشعرون فقط بالارتباك بشأن معاملة ما.
في الأيام الخوالي، كان البنك يستخدم "نظام القوائم" (مثل الضغط على "1" للاحتيال، أو "2" للنزاعات) أو يعتمد على موظفين بشريين مرهقين للاستماع إلى كل قصة وتخمين الفريق المختص الذي يجب إرسال الشخص إليه. كان هذا الأمر بطيئاً، ومحبطاً للعملاء، وغالباً ما يرسل الناس إلى الطبيب الخطأ، مما يتسبب في انتظارهم لفترة أطول وزيادة غضبهم.
ولإصلاح ذلك، طور قسم أبحاث الذكاء الاصطفي في "نات ويست" (NatWest AI Research) موظف استقبال ذكياً يعمل بالذكاء الاصطناعي (يسمى "وكيل الفرز" أو Triage Agent) يستخدم نماذج لغوية كبيرة (LLMs) متطورة للدردشة مع العملاء. وإليك كيف يعمل ذلك، مقسماً ببساء:
1. موظف الاستقبال الذكي (الوكيل)
بدلاً من القائمة الآلية، هذا الوكيل يشبه محققاً مدرباً تدريباً عالياً يمكنه إجراء محادثة طبيعية.
- كيف يتحدث: هو لا يكتفي بسؤال "هل هذا احتيال؟"، بل يطرح أسئلة متابعة، ويستمع بعناية، ويجمع خيوط القصة، تماماً كما يفعل البشر.
- كتاب القواعد: الذكاء الاصطناعي لا يخمن فحسب؛ بل تم تزويده بـ "كتاب قواعد" صارم (سياسات البنك الداخلية) يخبره بالضبط ما هي الأسئلة التي يجب طرحها وما الذي لا يجب قوله. إنه يعرف كيف يكون مهذباً، واقعياً، وآمناً.
- الهدف: مهمته هي تحديد ما إذا كانت الحالة "احتيالاً"، أو "تدليساً"، أو "نزاعاً"، أو "غير واضحة"، ثم إرسال العميل فوراً إلى الفريق المختص المناسب.
2. "التوائم الرقمية" (المرضى التجريبيون)
كيف تختبر موظف استقبال جديد قبل السماح له بالتحدث مع أشخاص حقيقيين؟ لا يمكنك التخمين فحسب.
- الحل: أنشأ البنك "توائم رقمية". تخيل هذه التوائم كشخصيات في ألعاب الفيديو مبرمجة لتتصرف تماماً مثل العملاء الحقيقيين. قام الفريق بتغذية الذكاء الاصطناعي بآلاف التسجيلات الصوتية للمكالمات الهاتفية القدلة وسجلات المعاملات لتعليم هذه التوائم كيف يتحدث الناس الحقيقيون، وكيف يشعرون بالذعر أو الارتباك.
- الاختبار: تدرب موظف الاستقبال المدعوم بالذكاء الاصطناعي على ملايين المحادثات مع هذه "التوائم الرقمية". سمح ذلك للبنك برؤية كيفية تعامل الذكاء الاصطناعي مع المواقف الصعبة دون المخاطرة بتجربة عميل حقيقي.
3. شبكة الأمان (الحواجض الوقائية)
لن تسمح لطبيب جديد بإجراء عملية جراحية دون إشراف، وكذلك لم يثق البنك في الذكاء الاصطناعي دون شبكات أمان.
- الحارس: يحتوي النظام على "حواجض وقائية" (مثل حارس الأمن عند الملاهي الليلية) تمنع الذكاء الاصطناعي من قول أي شيء خطير، أو فظ، أو غير قانوني. إذا حاول العميل خداع الذكاء الاصطناعي للكشف عن أسرار البنك أو استخدم لغة كراهية، تقوم الحواجض بحظر ذلك.
- التسليم: إذا كان العميل غاضباً جداً، أو في حالة ضعف، أو يريد فقط التحدث مع بشر، يقوم "وكيل تحويل" خاص برصد ذلك وتوجيهه بلطف إلى متخصص بشري حقيقي، لضمان عدم سقوط أي شخص في الفجوات.
4. النتائج: هل نجح الأمر؟
اختبر الفريق هذا النظام الجديد مقابل الطرق القديمة باستخدام كل من "التوائم الرقمية" وخبراء بشريين حقيقيين (خبراء موضوعيين) قاموا بدور العملاء.
- دقة أفضل: كان الذكاء الاصطناعي أفضل بنسبة 30.6% في تحديد نوع المشكلة بشكل صحيح مقارنة بالنظام القديم. وكان أقل عرضة لإرسال العميل إلى الفريق الخطأ.
- عملاء سعداء: قيّم الخبراء الذكاء الاصطناعي بدرجات عالية من حيث اللباقة والوضوح والمساعدة.
- الأمان: عملت شبكات الأمان بشكل مثالي تقريباً، حيث كشفت عن أكثر من 98% من المحاولات السيئة لخداع النظام.
الخلاصة
بنى البنك برنامج دردشة لا يجيب على الأسئلة فحسب، بل يحقق فيها فعلياً. ومن خلال تدريبه على عملاء "التوائم الرقمية" وإحاطته بقواعد سلامة صارمة، أنشأوا نظاماً يصنف المشكلات المصرفية بشكل أسرع وأكثر دقة من الطريقة القديمة. إنه يشبه الانتقال من غرفة انتظار فوضوية إلى مركز فرز ذكي ومنظم حيث يحصل الجميع على المساعدة الصحيحة بسرعة أكبر بكثير.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.